Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Pharmaanalytik beschleunigt die Arzneimittelforschung, klinische Studien, die Optimierung der Lieferkette, personalisierte Behandlungen und datengestützte Entscheidungen.
Anmerkung der Redaktion: Im digitalen Zeitalter spielt die Datenanalyse eine zentrale Rolle bei der Transformation ganzer Branchen, und die Pharmabranche bildet da keine Ausnahme. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die tiefgreifenden Auswirkungen von Analytik und Data Science auf die Pharmaindustrie und ihre vielfältigen Facetten wie Wirkstoffforschung, klinische Studien, Lieferkettenmanagement und Vertriebsstrategien.
Die Pharmaindustrie befindet sich derzeit in einer dreifachen Zwickmühle: Anhaltend hohe Inflation, ein angespannter Arbeitsmarkt und globale Lieferengpässe führen zu sich gegenseitig verstärkenden wirtschaftlichen Herausforderungen. Hinzu kommen bestehende Marktbedingungen wie jahrelange Entwicklungs- und Produktionszeiten, langwierige klinische Studien und eine geringe Amortisationszeit – was den Bedarf an Wertschöpfung ohne zusätzliche Kostensteigerungen erhöht.
Hierfür benötigen Pharmaunternehmen eine hohe digitale Kompetenz, d. h. sie müssen innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, robotergestützte Prozessautomatisierung und Big-Data-Analysen einsetzen, um schnell Innovationen voranzutreiben und Marktchancen zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Der Umsatz der globalen Pharmaindustrie wird bis 2025 voraussichtlich 1233 Billionen US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 5,8 % wachsen. Diese Entwicklung trifft auf die meisten Regionen zu, darunter EMEA, APAC, LATAM und andere (der asiatisch-pazifische Raum weist ein starkes Wachstum auf: Die Pharmaumsätze in Asien-Pazifik steigen dort 2021 um 8,4 %, wobei für Indien und China ein Wachstum von 10 % erwartet wird).
Was bedeutet das für Pharmaunternehmen? Es bedeutet, dass das Wachstum in der Pharmabranche anhalten wird und nur diejenigen Unternehmen erfolgreich sein werden, die ihre Daten optimal nutzen. Hier der Beweis:
Die durch die Ausweitung der Wirkung von Advanced Analytics in der Pharmaindustrie erzielbaren betrieblichen Effizienzsteigerungen reichen von bis zu 15 bis 30 Prozent des EBITDA über fünf Jahre und beschleunigen sich über ein Jahrzehnt auf 45 bis 70 Prozent, was das Potenzial der prädiktiven Modellierung bei der Entdeckung und Optimierung neuer Blockbuster-Therapien verdeutlicht.
Pharmaanalytik und die dazugehörige Infrastruktur – Fortschritte im Cloud Computing, maschinellem Lernen usw. – versprechen zahlreiche innovative Ansätze, um mithilfe von Big-Data-Analysen für die Pharmaindustrie faktenbasierte Strategien für den globalen Markt zu entwickeln. Zu den häufigsten Anwendungsfällen von Analytik und KI in der Pharmaindustrie gehören:
- KI-gestütztes klinisches Management
- Entscheidungsunterstützung für den Vertrieb
- Arzneimittel-Repurposing
- Materialabfallreduzierung
- Medizinische Bildgebung
- Molekulares Design
- Patientenidentifizierung
- Vorbeugende Wartung
- Prozessintelligenz
- Sicherheitssignalerkennung
- Social-Media-Analyse
- Logistik der Lieferkette
- Toxizitätsvorhersage
Dies ist nur die Spitze des Eisbergs. Betrachtet man die gesamte Wertschöpfungskette, so sind die Auswirkungen von Datenanalysen in der Pharmabranche in allen Bereichen spürbar: Forschung und Entwicklung, Zulassung und Sicherheit, Produktion und Lieferkette, Marktzugang und andere Funktionen.
Anwendungsbereiche der pharmazeutischen Datenanalyse in Forschung und Entwicklung, Produktion, Marktzugang und anderen Wertschöpfungskettenfaktoren. Pharma-Datenanalyse bietet Pharmaunternehmen zahlreiche Vorteile, darunter die Möglichkeit, interne Prozesse mithilfe datengestützter Erkenntnisse zu optimieren und detaillierte Wettbewerbsanalysen durchzuführen. Wir werden in Kürze die acht häufigsten Anwendungsfälle von Pharma-Analytics genauer betrachten. Zuvor wollen wir jedoch die zentralen Herausforderungen verstehen, die Unternehmen daran hindern, diesen Vorteil zu nutzen.
Damit Datenanalysen in der Pharmabranche erfolgreich sein können, müssen Pharmaunternehmen innovativ sein und Technologien frühzeitig einführen, um deren Vorteile zu nutzen. CIOs stellen jedoch fest, dass dieser Weg der digitalen Transformation im Bereich der pharmazeutischen Datenanalyse mit einigen Herausforderungen verbunden ist.
Ergebnisse der Gartner-Umfrage 2023 unter CIOs und Technologie-Führungskräften zu den Herausforderungen, denen sich Führungskräfte während der digitalen Transformation gegenübersehen. Die meisten Herausforderungen entstehen, wenn Unternehmen beginnen, einzelne Geschäftsbereiche mit ihren jeweiligen Digitalisierungsstrategien zu betrachten, anstatt deren Zusammenspiel zu analysieren. Erfolgreiche CIOs entwickeln eine messbare, zeitlich begrenzte Vision, um Fragmentierung zu vermeiden und die richtigen Bausteine für eine Vision auszuwählen, die mit der Gesamtvision des Unternehmens übereinstimmt. Wie gelingt ihnen das?
- Prozesssilos aufbrechen und isolierte Daten integrieren, um funktionsübergreifende Erkenntnisse zu gewinnen.
- Aufbau der Infrastruktur zur Umwandlung von Big Data in Smart Data.
- Erfassung und Nutzung unstrukturierter klinischer Daten und Daten zur Medikamentenverteilung.
- Erkenntnisse aus den Daten klinischer Studien gewinnen, um Prognosen und Berichte gemäß den Anforderungen der Investoren für die Finanzierung zu erstellen.
- Festlegung von Datenschutz- und Nutzungsregeln für Kundendaten.
Obwohl der Nachweis des ROI für viele Unternehmen eine erhebliche Herausforderung darstellen kann, sind die meisten Führungskräfte von der Idee, ihrem Umfang und den Vorteilen von Business Intelligence (BI) und Analysen im Pharmabereich überzeugt. Doch nicht alle haben einen klaren Plan, wie dieses Ziel erreicht werden kann.
Wir helfen Ihnen gern!
Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, Pharma-Dashboards und wichtige KPIs zu verstehen, dann ist dies genau das Richtige für Sie.
1. Beschleunigung der Wirkstoffforschung
Der langwierige und kostspielige Prozess der Wirkstoffentwicklung lässt sich durch den Einsatz von Data-Science-Methoden für die Zielidentifizierung, das De-novo-Moleküldesign, das Drug-Repurposing, die Retrosynthese, die Vorhersage von Reaktivität und Bioaktivität sowie die Marktanalyse beschleunigen. Graph-Neuronale Netze (GNNs) können ebenfalls zur Molekülgenerierung in der Wirkstoffforschung eingesetzt werden.
Dieser Trend verstärkt sich mit dem Anstieg von KI-Startups im Bereich der Wirkstoffforschung.
Trend zeigt Zunahme von KI-Startups im Bereich der Wirkstoffforschung. Quelle: NCBI Unternehmen wie Novartis nutzen ihre Daten, um neue Therapien zu erforschen und zu entwickeln, nachdem sie mit einem Data Lake und domänenspezifischem Zugriff eine solide Datengrundlage geschaffen haben. Mithilfe von Datenanalysen können Pharmaunternehmen große Datensätze aus wissenschaftlichen Publikationen, Forschungsarbeiten und Kontrollgruppendaten analysieren und mithilfe von Vorhersagealgorithmen fundiertere Entscheidungen treffen.
2. Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und -herstellung
Da Millionenbeträge von jeder Produktion abhängen, können die Optimierung der Fertigungsprozesse und die Minimierung von Fehlern zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Durch kontinuierliche Überwachung und Sensoranalysen lassen sich Prozesse optimieren und selbst kleinste Abweichungen während der Produktion erkennen. Pharmaunternehmen können analysieren, wie sich Maschineneinstellungen, der Schulungsstand der Bediener oder die Rohstoffeinsatzmenge auf die Produktqualität auswirken. Dank Technologien wie generativer KI verkürzt sich der Prozess von der Entdeckung bis zur klinischen Prüfung: Generative KI ermöglichte es Insilico Medicine, innerhalb von nur 18 Monaten und mit Kosten von lediglich 2,6 Millionen US-Dollar von der Identifizierung neuer Zielstrukturen zum präklinischen Wirkstoffkandidaten zu gelangen.
Pfizer arbeitet beispielsweise mit AWS zusammen, um eine Prototyplösung zur Erkennung von Datenanomalien in der kontinuierlichen klinischen Herstellungsplattform für feste orale Arzneimittel zu entwickeln. Die auf Amazon SageMaker basierende Lösung nutzt KI und Modelle des maschinellen Lernens, um Anomalien zu erkennen und deren Ursachen zu identifizieren.
3. Optimierung der Lieferkette
Da die Nachfrage in der Pharmabranche weitgehend unelastisch ist, liegt ihr entscheidender Vorteil in den vorhandenen Daten. Mit präziser Bedarfsplanung und effizientem Bestandsmanagement können Pharmaunternehmen Nachfrageschwankungen und saisonale Daten antizipieren, ihre Lagerbestände optimieren und die rechtzeitige Lieferung von Medikamenten planen. Dies reduziert sowohl Verschwendung als auch Lieferengpässe. Unternehmen wie Merck haben bereits begonnen, ihre Lieferkette mithilfe von Analysen zu verbessern (95 % OTIF – sofort lieferbar) und sich so auf zukünftige Störungen vorzubereiten. Fortschrittliche Analysen von Pharmadaten ermöglichen eine durchgängige Transparenz der Lieferkettenaktivitäten, wie z. B. verbesserte Lieferantenanbindung, Echtzeit-Rückverfolgbarkeit in Produktion, Lager und Vertriebszentren sowie die Identifizierung potenzieller Schwachstellen.
Durch die Optimierung der Fertigungs- und Lieferkettenprozesse in der Pharmaindustrie lassen sich Einsparungen von bis zu 5-10 % bei der Beschaffung, 10-20 % niedrigere Umwandlungskosten und 10-15 % bessere Qualitätskosten erzielen.
~ McKinsey
4. Personalisierte und zielgerichtete Medikamente erstellen
Personalisierte Medizin kann insbesondere bei Behandlungen wie Krebs, Hepatitis usw. wirksam sein, da hier individuelle Therapien auf Basis spezifischer Mutationen und Profile angeboten werden können. Die Pharmakogenomik/Pharmakogenetik, die die Wechselwirkung zwischen Genom und Arzneimittelreaktion untersucht, kann prädiktive Analysen nutzen, um die Art der Wechselwirkungen anhand von Daten vorherzusagen. Big-Data-Analysen in der pharmazeutischen Industrie können dieses Problem lösen, indem sie Daten aus Genomsequenzierungen, medizinischen Sensordaten von Patienten (Geräte, die zur Überwachung körperlicher Veränderungen während der Behandlung getragen werden) und elektronischen Patientenakten auswerten. Ein hervorragendes Beispiel hierfür ist GSK, die KI-Systeme einsetzen, um Tools zu entwickeln, die die klinische Entscheidungsfindung in der personalisierten Medizin für Krebspatienten unterstützen.
5. Vertrieb und Marketing
Durch die Erfassung wichtiger Datenpunkte können Business Intelligence und Analysen in der Pharmabranche zur Identifizierung neuer Märkte beitragen – sowohl für Mikromärkte als auch für geografische Expansionen. Sie helfen, die Effektivität des Vertriebs zu steigern, indem sie den Einsatz von Außendienstmitarbeitern optimieren und bessere Routen ermöglichen. So wird sichergestellt, dass die richtigen medizinischen Fachkräfte erreicht werden und diese schnellere und bessere Entscheidungen treffen können. Pfizer beispielsweise setzt einen digitalen Außendienstberater ein, der auf KI und maschinellem Lernen basiert und Vertriebsteams gezielte Entscheidungshilfen bei der Interaktion mit Ärzten bietet.
Darüber hinaus lässt sich die Effizienz der verschiedenen Marketingkanäle analysieren, um Prioritäten zu setzen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Dies unterstützt Sie bei der effektiven Kapital- und Ressourcenallokation, der Einführung innovativer Technologien und der Steigerung der betrieblichen Effizienz in der Pharmabranche.
6. Qualitätskontrolle und Einhaltung der Vorschriften
Angesichts der täglich zunehmenden staatlichen Regulierungen kann die Nichteinhaltung der Vorschriften zivil- und strafrechtliche Klagen nach sich ziehen, die nicht nur den Ruf des Arzneimittelherstellers schädigen, sondern auch hohe Entschädigungszahlungen zur Folge haben können. Daher können diese Vorschriften mit Qualitätskontrollen integriert werden, um die Einhaltung der Bestimmungen im pharmazeutischen Betrieb jederzeit zu gewährleisten. Sanofi nutzt beispielsweise die Generierung natürlicher Sprache (NLG), um Datentabellen in schriftliche Inhalte umzuwandeln, die bei der US-amerikanischen Arzneimittelbehörde FDA und anderen Aufsichtsbehörden eingereicht werden können. Dies ermöglicht eine schnellere Aufgabenerledigung – was früher ein Team von klinischen Autoren Wochen kostete, kann nun in Minuten erledigt werden.
7. Verbesserte Effektivität klinischer Studien
Big-Data-Analysen in der Pharmabranche können Pharmaunternehmen durch den Einsatz prädiktiver Modelle dabei unterstützen, Kosten zu senken und klinische Studien zu beschleunigen. Dies geschieht durch die Optimierung von Studiendesigns, Patientenstratifizierung und Standortauswahl sowie durch die Identifizierung und Analyse verschiedener Datenpunkte, wie beispielsweise demografische und historische Daten der Studienteilnehmer, Daten aus der Fernüberwachung und die Auswertung vergangener Ereignisse in klinischen Studien. Auch die Entwicklung digitaler Modelle für klinische Studien, einschließlich synthetischer Kontrollgruppendaten, wird derzeit validiert. Durch die Optimierung dieses gesamten Prozesses und die Identifizierung von Studienzentren mit hoher Patientenverfügbarkeit können Pharmaunternehmen mithilfe von Big-Data-Analysen die Krankheitsdiagnose beschleunigen und effizientere Kontrollgruppen und klinische Studien gestalten. Analysen ermöglichen zudem die Echtzeit-Anpassung von Studiendesigns auf Basis eingehender Daten und optimieren so die Studienergebnisse.
8. Marktbeobachtung und Social-Media-Monitoring
Neben der Nutzung von Daten zur Optimierung der Lieferkette bis zum Endverbraucherzyklus können Sicherheit und Wirksamkeit von Arzneimitteln und Medizinprodukten in der Pharmaindustrie nach der Zulassung mithilfe von Data Science überwacht werden. Von der Früherkennung potenzieller Sicherheitsrisiken bis hin zum Krisenmanagement können Analysen Pharmaunternehmen dabei unterstützen, Feedback von Verbrauchern und medizinischem Fachpersonal über verschiedene Kanäle, einschließlich sozialer Medien, zu sammeln.
Durch das Auslesen von Internetdaten können Unternehmen Einblick in die Online-Diskussionen gewinnen, die beispielsweise über ihre Produkteinführung und die ihrer Wettbewerber geführt werden. Mithilfe von Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und Stimmungsanalyse lassen sich die Berichte kategorisieren und priorisieren.
Bonusinhalt: Wie generative KI die pharmazeutische Analytik und Entscheidungsfindung verändert
Da generative KI mittlerweile auch in der Analytik von Pharmaunternehmen zum Einsatz kommt, ist es wichtiger denn je, zunächst über die richtigen Anwendungsfälle nachzudenken, da sie das Potenzial hat, alle Datenstrategien grundlegend zu überdenken.
Von der Unterstützung bei Inhalten bis hin zur Vertriebsunterstützung gibt es zahlreiche Anwendungsfälle für generative KI in der Pharmabranche. Einige davon sind im Folgenden aufgeführt:
Anwendungen generativer KI in der Pharma- und Biowissenschaftsbranche sowie damit verbundene Chancen und Risiken
Um optimale Vorteile zu erzielen, ist eine unternehmensweite Strategie zur Nutzung von Analysen erforderlich. Fortschrittliche Analysen bieten Pharmaunternehmen einen bedeutenden und echten Vorteil, um Daten zu sammeln und Modelle zu entwickeln, mit denen Erkenntnisse in großem Umfang Wirkung erzielen können. Zunächst müssen sie jedoch festlegen und priorisieren, wie sie ihre Zeit, ihr Geld und ihre Ressourcen investieren.
Finden Sie die passenden Anwendungsfälle, fangen Sie klein an und gewinnen Sie Unterstützer für Ihren Prozess. Sichern Sie sich die Unterstützung der Führungsebene. Weisen Sie frühzeitig den ROI nach, indem Sie zu Beginn den richtigen Anwendungsfall auswählen. Mit der Zeit wird es Ihnen leichter fallen, weitere Befürworter für Ihre Initiative zu gewinnen und Zweifler zu überzeugen.
Aber wo soll man anfangen?
Durch die Etablierung klarer Datenmanagementpraktiken.
Um dies zu verstehen, betrachten wir Daten und Erkenntnisse anhand des Daten- und Analyseinfrastrukturmodells von Gartner. Wenn wir in Echtzeit unbekannte Erkenntnisse gewinnen möchten, ist ein Data Lake unerlässlich; wenn wir hingegen Erkenntnisse aus bekannten Daten für operative Zwecke generieren möchten, ist ein Data Warehouse unerlässlich.
Daten und Erkenntnisse für die klinische Entwicklung in der Pharmabranche mit dem Data Analytics Infrastructure-Modell. Quelle: Gartner Sobald solide Grundlagen geschaffen sind, gilt es, Daten- und Prozesssilos abzubauen, die für Business Intelligence und Big-Data-Analysen in der Pharmabranche fatal sein können. Agile Use-Case-Sprints mit optimierter Governance und Change-Management-Initiativen sind der Schlüssel zum Erfolg. Eine von der Führungsebene getragene Initiative hilft, Vorurteile und vorgefasste Meinungen über den Umfang und die Rolle von Analysen abzubauen und Kritiker zu überzeugen.
Polestar Analytics unterstützt Sie bei der Implementierung der richtigen Lösungen für Ihren Erfolg im Bereich Analytics. Unsere Data-Science-Experten kennen die typischen Herausforderungen von Pharmaunternehmen und haben passende Analysesysteme implementiert, die Ihnen helfen, aus Ihren Daten Nutzen zu ziehen und erfolgreiche Anwendungsfälle im Bereich Pharma-Datenanalyse zu realisieren.
Führungskräfte sollten Anwendungsfälle priorisieren, die sich direkt auf Umsatz, Kostenoptimierung oder Markteinführungszeit auswirken. Der Einstieg mit hochwertigen, messbaren Ergebnissen – wie der Optimierung klinischer Studien oder der Effizienzsteigerung der Lieferkette – trägt dazu bei, einen frühen ROI nachzuweisen. Dies schafft interne Dynamik, sichert die Zustimmung des Managements und gewährleistet, dass Investitionen in Analytik auf strategische Geschäftsziele ausgerichtet sind und nicht in isolierten Experimenten münden.
Der Schlüssel liegt darin, Analysen in Entscheidungsprozesse zu integrieren, nicht nur in Dashboards. Führungskräfte müssen sicherstellen, dass Erkenntnisse im Moment der Entscheidung in einem handlungsrelevanten Format bereitgestellt werden. Dies umfasst die Integration von Analysen in operative Systeme, die Aktivierung von Echtzeitwarnungen und die Schaffung von Verantwortlichkeitsstrukturen, damit Entscheidungen nachverfolgt, gemessen und kontinuierlich verbessert werden können.
Ein zentralisiertes, aber dennoch flexibles Governance-Modell ist optimal – es kombiniert unternehmensweite Datenstandards mit domänenspezifischer Zuständigkeit. Führungskräfte sollten sich auf Datenqualität, Datenherkunft und Compliance konzentrieren und gleichzeitig den Geschäftsbereichen Innovation ermöglichen. Eine starke Governance gewährleistet Vertrauen in die Daten, reduziert Doppelarbeit und ermöglicht die skalierbare Einführung von Analysen in Forschung und Entwicklung, Produktion und Vertrieb.
Führungskräfte gleichen dies durch einen „Test-und-Skalierungs“-Ansatz aus – sie führen kontrollierte Experimente durch, validieren die Ergebnisse und skalieren nur bewährte Anwendungsfälle. Cloudbasierte Infrastruktur, wiederverwendbare Datenbestände und modulare Analyseplattformen helfen, Kosten zu kontrollieren und gleichzeitig Innovationen zu ermöglichen. Der Fokus sollte weiterhin auf der Wertschöpfung und nicht nur auf der Technologieeinführung liegen.